
#经过标注数据和数据集划分后，开始训练模型
#2.开始训练模型

from ultralytics import YOLO

data_yaml = './donkey.yaml' # YOLO 数据配置文件

#加载预训练模型
a1 = YOLO('./yolov8n.pt') # 预训练的 YOLOv8 模型路径（这里用的是 YOLOv8n，轻量版）

#开始训练模型
a1.train(
    data=data_yaml,   #数据集配置文件路径
    epochs=50,          #训练轮数 500
    imgsz=640,          #训练图片大小
    batch=32,           #每次训练的批量（图片数量）
    device='cpu',           #训练设备，0为GPU，-1为CPU

    project='./runs/train ',  #训练结果保存路径
 
    name='yolov8n_custom',  #模型保存名称,
    verbose=True,         #显示训练过程中的详细信息
)

print("模型训练完成")